3. METHODS
3.4 Data Collection
3.4.1 Data Collection Strategy
A validação do balanço hídrico obtido com o modelo BALSEQ foi feita por comparação com dados obtidos por sensores de umidade e estação meteorológica, monitorados em dois locais com características homogêneas de solo e relevo distinguindo-se quanto à densidade da cobertura vegetal. Os solos de ocorrência nessas áreas são os Latossolos, sendo cultivados com lavoura de café convencionais e com sistema agroflorestal de lavoura de café com árvores.
As duas áreas, localizadas no município de Araponga, foram monitoradas obtendo dados climáticos de estação meteorológica (E-5000, Irriplus Equipamentos) e dados de umidade com sensores reflectômetros - TDR (CS 616, Campbell Scientific). Os dados desse monitoramento foram cedidos por Carvalho (2011). Nos dois locais, o monitoramento ocorreu no período de 01/09/2009 a 07/07/2010. Para esse período foi calculado o balanço hídrico pelo modelo BALSEQ, utilizando-se os dados de precipitação e evapotranspiração da abordagem feita para o modelo aplicado na BHRD e informações locais de solo e vegetação.
Os resultados de cálculo da recarga obtidos com o BALSEQ foram comparados com a recarga considerada com a medição dos sensores instalados a 1 m de profundidade no solo. Na figura 15 é apresentada essa comparação, considerando que a umidade do solo a 1 m de profundidade que ultrapassasse o valor da umidade relativa à capacidade de campo (CC), nessa mesma profundidade, constitui a recarga.
Figura 15 - Umidade do solo na CC, a 1 m de profundidade, e umidade medida pelo sensor na área do SAF’s. A área acima da linha vermelha corresponde ao volume de recarga total de água por volume de solo.
99
Qualitativamente pode-se afirmar que o BALSEQ respondeu aos eventos de recarga, as quais foram identificadas simultaneamente, pelo modelo e pelo sensor, nas duas áreas (Figuras 16 e 17). A quantificação da recarga utilizando dados obtidos com os sensores de umidade não pôde ser ajustada, pois para isso deveria ser adotado um volume de controle, o qual determinaria o volume infiltrado. Portanto, a análise foi apenas qualitativa.
Os gráficos de recarga, pelo BALSEQ e pelo sensor, mostram que para a área de SAF não houve o evento de recarga entre abril e maio, ao contrário da área de lavoura convencional (Figuras 16 e 17). Uma possível explicação para isso é que as árvores do SAF, após o período chuvoso de dezembro a fevereiro, aumentaram a demanda por água na profundidade de 1 m, diminuindo a umidade do solo nessa profundidade. Quando se iniciaram as precipitações de abril, o subsolo sob SAF estava mais seco, não sendo suficiente para ultrapassar a CC nessa profundidade. Além disso, o impulso no crescimento obtido pela vegetação arbórea após as primeiras chuvas aumentou a demanda de água para ETR, consumindo rapidamente as precipitações subsequentes.
Figura 16 - Infiltração obtida com o BALSEQ e a recarga pelo sensor para a área de SAF.
100
Figura 17 - Infiltração obtida com o BALSEQ e a recarga pelo sensor para a área de lavoura de café convencional.
2.4 CONCLUSÕES
A série histórica de dados meteorológicos, associada à continuidade das medições, permitiu o cálculo do balanço hídrico para dois anos hidrológicos, limitando maior grau de detalhamento e confiabilidade do balanço hídrico, com a aplicação do modelo para um período mais extenso e sem falhas.
O balanço hídrico estimado com o modelo BALSEQ apresentou valores médios, em relação ao total precipitado igual a 32,9% para a infiltração profunda, 59% para a evapotranspiração e 8,1% para o escoamento superficial.
A precipitação aparece como fator de maior influência para a recarga do aquífero freático. As principais áreas de recarga situam-se no sul e o oeste da bacia, correspondendo às áreas de cabeceira, as quais estão associadas à ocorrência das maiores lâminas precipitadas, menor taxa de evapotranspiração e taxa média de escoamento superficial.
Os solos mostraram ter grande influência na recarga e no escoamento superficial estimado. Os Latossolos aparecem como os principais responsáveis pela recarga e baixos níveis de escoamento superficial, contudo, os Argissolos têm o
101
menor potencial para recarga e o maior para geração de escoamento superficial e, desse modo, mais susceptíveis à erosão, com perdas de água e solo.
As florestas, ao contrário do senso comum, apresentaram baixo desempenho na recarga. Isso porque a evapotranspiração calculada é responsável pelo consumo da maior parte da água precipitada. Entretanto, não foi possível definir claramente a contribuição das florestas no processo de recarga, já que os parâmetros adotados para caracterizá-la (Kc, rp e ICV) não foram conhecidos com exatidão. Além disso, existem outros mecanismos que podem atuar favoravelmente à recarga nessas áreas, como caminhos preferências da água no solo, melhor estrutura do solo e um microclima favorável à infiltração, os quais não são considerados no modelo.
O resultado de infiltração obtido, que representa uma estimativa da quantidade de água que infiltra para além da zona das raízes das plantas e que possui o potencial de percolar até o lençol freático equivale a 103 x 109 m3, em dois anos hidrológicos. Essa recarga, estimada a partir da combinação de informações do solo, da vegetação, da precipitação e da ETR expressa o valor potencial, entretanto, o caminho que a água percorre após o limite de monitoramento não é traçado, sendo esse aspecto uma limitação do modelo.
O cenário de disponibilidade hídrica apresentado pelas modelagens de estimativa e predição espacial utilizadas nesse trabalho mostra situação de conforto em relação à demanda por água na bacia, segundo a taxa de retirada apresentadas por IGAM (2010). Os resultados podem auxiliar em zoneamentos da bacia em programas de monitoramento da dinâmica hídrica, orientando o manejo e uso adequado dos recursos hídricos.
102
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108
ANEXO
Tabela 1 – Valores de CN para bacias com ocupação urbana para condições de umidade antecedente AMC II
Utilização ou cobertura do solo Tipo de solo
A B C D Zonas cultivadas sem conservação do solo 72 81 88 91 com conservação do solo 62 71 78 81
Pastagens ou terrenos em más condições 68 79 86 89
Terrenos baldios em boas condições 39 51 74 80
Prado em boas condições 30 58 71 78
Bosques ou zonas com cobertura ruim 45 66 77 83
Florestais com cobertura
boa 25 55 70 77 Espaços abertos, relvados, parques, campos de golfe e cemitérios, todos em boas condições
com relva em mais de
75% da área 39 61 74 80
com relva em 50 a 75%
da área 49 69 79 84
Zonas comerciais e de escritórios 89 92 94 95
Zonas industriais 81 88 91 93
Zonas residenciais
lotes (m²) % de área impermeável
<500 65 77 85 90 92
1000 38 61 75 83 87
13000 30 57 72 81 86
2000 25 54 70 80 85
4000 30 51 68 79 84
Parques de estacionamento, telhados, viadutos etc. 98 98 98 98
Arruamentos e estradas asfaltados e com drenagem de águas pluviais 98 98 98 98 com paralelepípedo 76 85 89 91 de terra 72 82 87 89 Fonte: Tucci (1993).
109
CAPÍTULO 3 - Funções de pedotransferência para estimar a densidade, o conteúdo de água e a capacidade de água disponível de solos na Bacia do rio doce, Estado de Minas Gerais
RESUMO
A densidade e o conteúdo de água do solo são atributos raramente encontrados nos relatórios de levantamento de solos, devido ao tempo e custo empregados na determinação de suas análises. A crescente procura por essas informações para suprir a entrada de dados em modelos como os de estudos do estoque de carbono no solo e da recarga de aquíferos entre outros estudos, tem impulsionado a realização de pesquisas sobre métodos indiretos de mensurar tais atributos dos solos. Nesse contexto, destacam-se as funções de pedotrasnferência, as quais utilizam variáveis de mais fácil obtenção para predizer outras correlacionadas e de determinação mais laboriosa. Assim, os objetivos desse trabalho foram gerar e avaliar funções de pedotransferência para estimar a densidade do solo, o conteúdo de água retido nos potenciais matriciais -10, -33, -100 e -1.500 kPa e a capacidade de água disponível entre os potenciais relativos a capacidade de campo e o ponto de murcha permanente a partir de atributos físicos e químicos comumente disponíveis em relatórios de levantamentos de solos. Amostras para a determinação da densidade e do conteúdo de água, pelo método do anel, foram coletadas nos horizontes diagnósticos A e B de um total de 133 perfis, localizados na Bacia do Rio doce, Estado de Minas Gerais. Funções de regressão linear múltipla foram ajustadas utilizando o método stepwise para selecionar as variáveis preditoras com significância estatística (p > 0,05). A densidade do solo estimada a partir do conjunto total de amostras apresentou coeficiente de determinação ajustado (R2aj) de 0,51. O agrupamento dos solos em classes homogêneas por horizontes, classes de solo e grupamentos texturais mostrou melhor poder de predição apenas para os solos do horizonte B e solos da classe de textura muito argilosa. O erro de predição das funções geradas para a densidade foi inferior ao observado para todas as cinco funções compiladas da literatura (RMSE = 0,15). A água retida no solo nos quatro potenciais avaliados e utilizando todas as amostras, apresentou R2aj entre 0,72 a 0,84. Os maiores valores foram observados para os menores potenciais de água no solo. As funções ajustadas para predição da água no solo por horizontes, classe de solo e
110
grupamento textural, mostraram aumento significativo na estimativa para os Cambissolos e baixo poder preditivo para os solos de textura Argilosa. As funções